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Samsung Foundry ha entrado en la fase de producción en masa para el plan de fabricación de los chips Groq 3 LPX para Nvidia, lo que ha traído un aumento significativo en el rendimiento y la confianza del mercado para Samsung. Nvidia utiliza el proceso de fabricación de 4nm de Samsung para producir el chip Groq 3 LPX, que pertenece a la arquitectura de unidad de procesamiento de lenguaje (LPU) y está diseñado específicamente para cargas de trabajo de inferencia de IA, complementando las GPU tradicionales que se encargan del cálculo paralelo y el entrenamiento de modelos.
A medida que los modelos de IA pasan de la fase de entrenamiento a la fase de generación de respuestas, las GPU tradicionales pueden enfrentar cuellos de botella en el acceso a la memoria y la latencia de caché. La arquitectura LPU está diseñada precisamente para abordar estos cuellos de botella, con el objetivo de acelerar la generación de tokens de baja latencia. Groq fue fundada en 2016 por un ex ingeniero de Google, con Jonathan Ross como líder, quien también es uno de los inventores de la conocida unidad de procesamiento de tensores (TPU) de Google. Nvidia gastó US$20 mil millones (aproximadamente HK$156 mil millones) en diciembre de 2025 para obtener una licencia de propiedad intelectual no exclusiva de Groq y reclutó a la mayoría de su talento central en ingeniería.
La velocidad de la plataforma Groq 3 LPX es cuatro veces superior a la de soluciones similares
Nvidia integrará el chip Groq LP30, fabricado con el proceso de 4nm de Samsung, en la última plataforma Vera Rubin, que ya ha entrado en producción a gran escala. Este chip es responsable de impulsar el sistema de agentes de IA y mejorar la velocidad de respuesta. Cada configuración de rack de Vera Rubin utiliza 256 LPU, y los chips se fabrican en la planta de Samsung en Pyeongtaek, Corea del Sur.
Según pruebas de referencia recientes de Artificial Analysis, bajo condiciones que utilizan el modelo de código abierto Gemma 4 31B y una longitud de contexto de 100,000 tokens, la plataforma Groq 3 LPX alcanza una velocidad de 3,400 tokens de salida por segundo, lo que es cuatro veces más rápido que soluciones similares, siendo especialmente adecuada para cargas de trabajo de agentes con contextos largos. El proveedor de servicios en la nube de IA Nebius se ha convertido en uno de los primeros clientes en adoptar la plataforma Groq 3 LPX, mejorando así la velocidad de generación de tokens.
Por otro lado, CoreWeave ha implementado la tecnología Spectrum-X Multiplane en un entorno de producción para conectar los racks de Vera Rubin; SpaceXAI, de Elon Musk, también adoptará a gran escala la CPU Nvidia Vera, que se desplegará en su infraestructura de centros de datos y sistemas de satélites para la arquitectura de IA de agentes.
Expansión de la base de clientes de Samsung Foundry, con expectativas de recuperar la rentabilidad total en 2027
En el último año, Samsung Foundry, que había registrado grandes pérdidas, ha dado la bienvenida a varios nuevos clientes. Uno de los acuerdos más emblemáticos es el contrato de US$16.5 mil millones (aproximadamente HK$128.7 mil millones) para producir chips AI6 para Tesla con un proceso de 2nm, seguido de un pedido adicional para la producción de chips AI5 de Tesla. También se informa que Samsung está en conversaciones con empresas como Anthropic, BYD, ByteDance (TikTok), Meta y Neuralink para la fabricación de chips de IA.
Los informes de la industria indican que Samsung Foundry tiene la posibilidad de volver a registrar ganancias anuales en 2027. Este fabricante de obleas coreano parece haber recuperado terreno, sentando las bases para desafiar a su principal competidor, TSMC.
| Item | Especificaciones |
|---|---|
| Nombre del chip | Groq 3 LPX |
| Nodo de proceso | Samsung 4nm |
| Tipo de arquitectura | Unidad de procesamiento de lenguaje (LPU) |
| Uso principal | Inferencia de IA, aceleración de generación de tokens |
| Cantidad de LPU por rack | 256 unidades |
| Lugar de producción | Planta de Samsung en Pyeongtaek (Corea del Sur) |
| Plataforma integrada | Nvidia Vera Rubin |
| Modelo de prueba | Gemma 4 31B (contexto de 100,000 tokens) |
| Velocidad de salida de referencia | 3,400 tokens/segundo |
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